from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 假设 X 是特征数据，已经加载或清洗过
# 示例数据 (假设 X 是一个 numpy 数组)
X = np.array([[1, 10], [2, 20], [3, 30], [4, 40], [5, 50]])

# 初始化 StandardScaler
scaler = StandardScaler()
# 使用 scaler 对数据进行标准化 (fit_transform 同时完成拟合和转换)
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

print("原始数据 X:\n", X)
print("\n标准化后的数据 X_scaled:\n", X_scaled)